android编译遇到,不区分大小写文件系统(mac os HFS+)

在Mac OS使用HFS+文件系统编译Android时,遇到不支持大小写的情况。文章指出HFS+默认为不区分大小写,而编译需要在区分大小写的文件系统上进行。解决方案包括检查磁盘格式,确保为大小写敏感或使用disk image(dmg)进行编译。

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Checking build tools versions…
build/core/main.mk:117: **************************************************
build/core/main.mk:118: You are building on a case-insensitive filesystem.
build/core/main.mk:119: Please move your source tree to a case-sensitive filesystem.
build/core/main.mk:120: **************************************************
build/core/main.mk:121: * Case-insensitive filesystems not supported. Stop.

HFS+(Mac文件系统)一般配置是大小写不敏感但大小写保留,意思是文件系统会认为foo和FoO是同一个文件,
当格式化成HFS+格式时你可以指定文件系统是否大小写敏感。但如果你格式化成UFS(Unix FileSystem)的话将会永远是大小写敏感
检查你的磁盘格式是否大小写敏感
diskutil info
例如
diskutil info /dev/disk0s2
Name (User Visible): Mac OS Extended (Journaled)
如果是Mac OS Extended (Case-sensitive, Journaled)则表示大小写敏感,如果没有Case-sensitive字样则仅仅是大小写保留非大小写敏感。
苹果系统默认是不区分大小写的
git的有部分命令(git status)需要case-preserving区分大小写。在编译AOSP的时候最好建立disk image(dmg),如下。

# hdiutil create -type SPARSE -fs 'Case-sensitive Journaled HFS+' -size 60g ~/android.dmg

请看 http://source.android.com/source/initializing.html

非常抱歉,我之前提供的代码存在错误。在 PyTorch 中,并没有直接提供离散余弦变换(DCT)的函数。对于 DCT 的实现,你可以使用 `torch.rfft` 函数结合 DCT 系数矩阵来进行计算。 下面是一个修正后的示例代码: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义离散余弦变换(DCT)系数矩阵 dct_matrix = torch.zeros(256, 256) for i in range(256): for j in range(256): dct_matrix[i, j] = torch.cos((2 * i + 1) * j * 3.14159 / (2 * 256)) # 定义 OMP 算法 def omp(A, y, k): m, n = A.shape x = torch.zeros(n, 1) residual = y.clone() support = [] for _ in range(k): projections = torch.abs(A.t().matmul(residual)) index = torch.argmax(projections) support.append(index) AtA_inv = torch.linalg.inv(A[:, support].t().matmul(A[:, support])) x_new = AtA_inv.matmul(A[:, support].t()).matmul(y) residual = y - A[:, support].matmul(x_new) x[support] = x_new return x # 加载原始图像 image = torch.randn(256, 256) # 压缩感知成像 measurement_matrix = torch.fft.fft(torch.eye(256), dim=0).real compressed = measurement_matrix.matmul(image.flatten().unsqueeze(1)) # 使用 OMP 进行重构 reconstructed = omp(dct_matrix, compressed, k=100) # 计算重构误差 mse = nn.MSELoss() reconstruction_error = mse(image, reconstructed.reshape(image.shape)) print("重构误差:", reconstruction_error.item()) ``` 在这个示例中,我们手动定义了 DCT 系数矩阵 `dct_matrix`,然后使用 `torch.fft.fft` 函数计算测量矩阵,并进行实部提取。接下来的步骤与之前的示例相同。 请注意,这只是一个示例,用于演示如何使用自定义的 DCT 系数矩阵进行压缩感知成像。在实际应用中,你可能需要根据具体的需求进行调整和优化。
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